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Enregistrement W4409529595 · doi:10.1021/acs.analchem.4c05403

Interlaboratory Comparison Reveals State of the Art in Microplastic Detection and Quantification Methods

2025· article· en· W4409529595 sur OpenAlexafffund
Dmitri Ciornii, Vasile‐Dan Hodoroaba, Nizar Benismail, Alina Maltseva, Jiamin Wang, Raquel Parra, Ronan Jézéquel, Justine Receveur, Dina Gabriel, Andreas Scheitler, Christa van Oversteeg, Jorg Roosma, Alex van Renesse van Duivenbode, Tim Bulters, Michela Zanella, Alessandro Paoletti Perini, Federico Benetti, Dóra Méhn, Georg Dierkes, Michael Soll, Takahisa Ishimura, Marius Bednarz, Guyu Peng, Lars Hildebrandt, Seung‐Kyu Kim, Jochen Türk, Felix Steinfeld, Jaehak Jung, Sang-Hee Hong, Eunju Kim, Hye-Weon Yu, Sven Klockmann, Christoph Krafft, Julia Süssmann, Shan Zou, Alexandra ter Halle, Andrea Mario Giovannozzi, Alessio Sacco, Mara Putzu, Dong-Hoon Im, Nontete Nhlapo, Priscilla Carrillo-Barragán, Natascha Schmidt, Dorte Herzke, Alessio Gomiero, Adrián Jaén-Gil, Damien Cabanes, Martin Doedt, Moritz Hawly, Huatao Mo, Justine Jacquin, Andy Mechlinski, Gbotemi A. Adediran, J.M. Andrade, Soledad Muniategui‐Lorenzo, Anja F. R. M. Ramsperger, Martin G. J. Löder, Christian Laforsch, Tanja Ćirković Veličković, Daniele Fabbri, Irene Coralli, Stefania Federici, Barbara M. Scholz‐Böttcher, Jacopo La Nasa, Greta Biale, Cassandra Rauert, Elvis D. Okoffo, Anna K. Undas, Lihui An, Volker Wachtendorf, Petra Fengler, Korinna Altmann

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesMinistry of Science and ICT, South KoreaKorea Institute of Marine Science and Technology promotionNational Institute of Fisheries ScienceHorizon 2020 Framework ProgrammeNorges ForskningsrådBundesministerium für Bildung und ForschungNational Natural Science Foundation of ChinaHelmholtz-GemeinschaftNational Research Foundation of KoreaNational Key Research and Development Program of ChinaNational Research Council CanadaNational Research FoundationMinistry of Oceans and FisheriesXunta de GaliciaGovernment of CanadaDeutsche ForschungsgemeinschaftHORIZON EUROPE Framework ProgrammeEuropean Partnership on MetrologyEuropean Commission
Mots-clésChemistryEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide In this study, we investigate the current accuracy of widely used microplastic (MP) detection methods through an interlaboratory comparison (ILC) involving ISO-approved techniques. The ILC was organized under the prestandardization platform of VAMAS (Versailles Project on Advanced Materials and Standards) and gathered a large number (84) of analytical laboratories across the globe. The aim of this ILC was (i) to test and to compare two thermo-analytical and three spectroscopical methods with respect to their suitability to identify and quantify microplastics in a water-soluble matrix and (ii) to test the suitability of the microplastic test materials to be used in ILCs. Two reference materials (RMs), polyethylene terephthalate (PET) and polyethylene (PE) as powders with rough size ranges between 10 and 200 μm, were used to press tablets for the ILC. The following parameters had to be assessed: polymer identity, mass fraction, particle number concentration, and particle size distribution. The reproducibility, S R, in thermo-analytical experiments ranged from 62%–117% (for PE) and 45.9%–62% (for PET). In spectroscopical experiments, the S R varied between 121% and 129% (for PE) and 64% and 70% (for PET). Tablet dissolution turned out to be a very challenging step and should be optimized. Based on the knowledge gained, development of guidance for improved tablet filtration is in progress. Further, in this study, we discuss the main sources of uncertainties that need to be considered and minimized for preparation of standardized protocols for future measurements with higher accuracy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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